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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
Jong Myoung Ko (Yonsei University) Chang Ouk Kim (Yonsei University) Seung Jun Lee (Samsung Electronics) Joo Pyo Hong (Korea University of Technology and Education)
저널정보
한국경영과학회 한국경영과학회 학술대회논문집 한국경영과학회 2008년 춘계공동학술대회 논문집
발행연도
2008.5
수록면
81 - 86 (6page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2008

Process Fault Detection under Data Asynchronization Situation Using Dynamic Time Warping and Fast Fourier Transform
Jong Myoung Ko ,  Chang Ouk Kim ,  Seung Jun Lee 외 1명 한국경영과학회 학술대회논문집 2008.05 학술대회자료
Process Fault Detection under Data Asynchronization Situation Using Dynamic Time Warping and Fast Fourier Transform
Jong Myoung Ko ,  Chang Ouk Kim ,  Seung Jun Lee 외 1명 대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집 2008.05 학술대회자료

초록· 키워드

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As product quality and yield are essential factors in semiconductor industries, FDC (Fault Detection and Classification) is used to diagnose fault states in processes by monitoring, in real time, in situ time series data obtained by equipment sensors. However, in practice, the data segmented lot-by-lot usually have different data lengths. As a result, there are difficulties in the right diagnosis of the fault states. This paper proposes a process fault detection method by measuring the similarity between a reference pattern and the segmented data with different lengths based on DTW (Dynamic Time Warping) and FFT (Fast Fourier Transform) algorithms. Experiments show that the DTW method is superior to the FFT method in the recognition of the normal/abnormal states of various data patterns.

목차

Abstract
1. INTRODUCTION
2. TIME SERIES DATA MINING BASED PROCESS FAULT DETECTION METHOD
3. EXPERIMENT
4. CONCLUSION
REFERENCES

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2018-020-000841971